1月16日，数据库领域传来新的资本重磅消息，ClickHouse完成4亿美元D轮融资，估值飙升至150亿美元，较去年5月的63.5亿美元实现2.5倍增长。这轮由Dragoneer投资集团领投，Bessemer Venture Partners、GIC等知名机构跟投的融资，不仅是资本市场对其技术实力的认可，更标志着这家从Yandex分拆而来的企业，正式向AI Infra核心赛道发起冲击。

AI浪潮下的需求爆发

　　在AI技术从实验室走向生产落地的关键阶段，数据基础设施成为决定AI应用性能的核心瓶颈。ClickHouse的爆发式增长，正是踩准了这一时代节点。数据显示，其全托管云服务 ClickHouse Cloud已服务超3000家客户，年度经常性收入(ARR)同比增长超 250%，年化收入达“数亿美元”。其客户名单中包括Meta、特斯拉、Capital One、索尼、Lyft、Anthropic、Lovable、Decagon及Polymarket等科技巨头。

　　从技术底层来看，ClickHouse的核心竞争力源于其独特的架构设计。不同于传统数据库，它将列存储于相邻扇区，大幅提升数据读取效率，让PB级数据集的亚秒级查询成为可能;同时通过“规避无关数据区域”“仅更新特定记录”等优化策略，进一步降低查询延迟与资源消耗。这种高性能特性，恰好匹配了AI应用对海量数据实时分析的需求。

　　如何更好地处理AI Agents和实时数据分析所需的海量数据集已经成为市场刚需，在日益拥挤的AI Infra市场中，ClickHouse正与行业巨头Snowflake和Databricks展开直接竞争。

　　Dragoneer投资集团合伙人 Christian Jensen 的观点道出了投资逻辑：“每一次重大的平台变革，最终都会回馈那些最贴近生产环境的基础设施公司。”他进一步指出，当模型能力不断提升，真正的瓶颈就转移到了数据基础设施上。

　　在AI驱动的产业变革中，ClickHouse凭借对生产级数据负载的高效支撑能力，成为了资本市场眼中的稀缺标的。

完善AI时代的技术栈

　　此次融资的同时也看到了ClickHouse布局AI时代的其他两个重要动作，收购Langfuse以及发布与自身平台深度集成的企业级Postgres服务，构建起“AI数据就绪+AI可观测”的全链路能力，摆脱了传统数据库厂商的定位局限。

　　收购Langfuse：抢占 LLM 可观测性新赛道

　　随着AI应用复杂度提升，LLM(大型语言模型)的“黑箱问题”日益凸显，传统可观测性工具仅能监控系统健康度，却无法评估AI输出的准确性、安全性与用户意图匹配度。随着 AI 系统不断深入生产工作流，LLM 可观测性已成为构建和运营 AI 应用团队不可或缺的一环。

　　ClickHouse收购的Langfuse，正是这一领域的开源领军者之一，截至2025年底，Langfuse 已拥有2 万多个GitHub Star，每月SDK安装量超2600万次，Docker拉取量超600万次。

　　Langfuse可协助开发者追踪评估AI智能体与大型语言模型的性能表现，与LangChain的可观测性平台LangSmith形成直接竞争，且已采用ClickHouse数据库存储LLM遥测数据。该工具可监控延迟、基础设施使用情况及模型生成响应的工作流，帮助开发者识别幻觉现象的根本原因并实施修复。

　　ClickHouse产品与营销副总裁Tanya Bragin强调了人工智能安全日益增长的重要性：“在构建应用程序时，下一个问题是：当我将其投入生产环境后，如何确保其输出质量?我对此时刻忧心。”此次整合将增强大型语言模型的可观测性能力，使ClickHouse成为开发者在其数据基础设施平台上构建AI应用时的更具竞争力的选择。

　　推出Postgres服务：为AI数据就绪做准备

　　长期以来，企业往往是事务处理用一个库，分析处理用另外一个库，维护两套独立系统不仅增加运维成本，还会因数据同步延迟影响决策效率，在AI时代对实时数据处理提出了更高的要求。为解决这一痛点，ClickHouse 联合开源云公司 Ubicloud推出了深度集成的企业级Postgres服务，并打造了一套统一的数据技术栈。

　　该数据技术栈包括由NVMe 存储支撑、具备原生CDC能力的高性能可扩展 Postgres。用户只需几次点击，就能将事务数据同步至ClickHouse，实现百倍分析性能提升，所有操作均通过单一查询层统一管理。通过将事务处理核心(Postgres)与实时分析引擎(ClickHouse)整合为单一服务，为构建高要求实时AI应用的团队消除复杂性。

　　ClickHouse此举与Snowflake与Databricks两大巨头的思路类似，在AI时代为企业的AI数据做好准备，提供更加统一、具备实时数据处理能力的数据底座。去年，两个数据巨头通过收购Postgres的商业化服务公司( Snowflake收购Crunchy Data、Databricks收购Neon)补齐TP能力，打造具备HTAP能力的数据底座。

　　AI数据就绪方面，除了Postgres服务，ClickHouse还在不断拓展数据技术栈的支持，比如持续加强数据湖支持方面的持续投入，新增了对 Apache Iceberg、Delta Lake 以及主流数据目录的兼容性。近几年，包括Snowflake、Databricks、Oracle等巨头在内的数据巨头都增强了对数据湖的支持工作，以便满足AI时代日益增长的多元化数据处理需求。

未来展望：迈向AI时代

　　AI时代，数据为王。越来越多包括ClickHouse在内的数据技术公司，正在不断拓展能力边界因应AI的变革，进入竞争激烈的AI Infra领域。

　　拿到4亿美元融资后，ClickHouse计划将新资金用于加速产品开发、拓展销售与营销，并增加对统一事务型和分析型工作负载的支持，构建统一数据平台。其首席执行官Aaron Katz表示，开发者将能够“在最 佳技术基础上构建任何类型的AI驱动应用”

　　一系列近期产品进展进一步强化并拓展了ClickHouse的能力边界。同时，平台扩展了全文搜索能力，这对于包括 AI 可观测性在内的各类可观测性场景正变得愈发关键。此外，ClickHouse还引入了轻量级更新机制，以支持需求更高、负载更复杂的AI驱动型应用。

　　ClickHouse通过整合Langfuse的观测能力、Postgres的事务能力与自身的分析能力，以打破数据栈中的技术孤岛，简化技术栈，让企业无需拼凑多套工具构建AI应用，旨在AI Infra竞争中形成自己的“护城河”。

　　据悉，ClickHouse也在持续扩展其全球布局和生态体系。过去一年中，公司通过与Japan Cloud的合作进入日本市场，并宣布与Microsoft Azure围绕OneLake建立合作关系。ClickHouse还在旧金山、纽约、阿姆斯特丹、悉尼和班加罗尔举办了多场用户活动。

　　从2009年Yandex内部的一个数据库项目，到估值150亿美元的AI Infra玩家，ClickHouse基本踩对了技术节拍。如今的AI时代，面临更大的市场机遇以及行业巨头竞争，未来能否稳固差异化优势，仍待市场检验。